Google更新BigQuery強(qiáng)化商業(yè)智能功能

Google進(jìn)一步強(qiáng)化BigQuery功能，不只提升BI引擎的性能，還加入具體化查看圖（Materialized View，MV）功能，Google提到，BI引擎和MV功能，可進(jìn)一步擴(kuò)展他們的開放資料云計(jì)算策略。

BigQuery是Google的云計(jì)算數(shù)據(jù)倉庫服務(wù)，用戶可以使用BigQuery來分析企業(yè)運(yùn)營資料，以獲得一些業(yè)務(wù)上的數(shù)據(jù)，像是預(yù)測客戶購買趨勢，或是下一季物流中心可處理的包裹數(shù)量。

最新的BI引擎版本，除了集成Looker或是Google的連接試算表（Connected Sheets），而且還可與其他第三方的BI工具搭配使用，包括Salesforce的Tableau、微軟的Power BI，甚至是其他定制化工具都可以。

Google提到，這項(xiàng)內(nèi)存內(nèi)分析服務(wù)，讓用戶可以在Looker和Data Studio中，以交互式的方法，分析大型且復(fù)雜的資料集。在架構(gòu)上，Google使用分布式內(nèi)存執(zhí)行引擎，使得BI引擎操作速度更加快速。

BI引擎現(xiàn)在原生集成到BigQuery API中，任何BI工具的用戶，或是通過JDBC/ODBC連接到BigQuery API的自定義應(yīng)用程序，現(xiàn)在都可以在GCP項(xiàng)目中預(yù)留BI引擎容量，并且指定特定大小的內(nèi)存，進(jìn)而利用BI引擎的分析能力，而當(dāng)查詢需要使用超過預(yù)留的資源，則BI Engine會無縫地通過BigQuery Slots轉(zhuǎn)為混合模式。

Google提到，傳統(tǒng)的BI工具要求用戶將資料，從數(shù)據(jù)倉庫平臺移動到資料市場或是BI平臺上，但這通常需要經(jīng)過復(fù)雜的ETL工作管線，而這些過程會增加分析報(bào)告的輸出時間，并且降低報(bào)告的新鮮度，而BI引擎可在BigQuery中本地分析資料，就不需要移動資料或是創(chuàng)建工作管線。

而BigQuery新的具體化查看圖功能，其實(shí)就是常用資料的緩存副本，MV大幅提高常見和重復(fù)查詢的工作負(fù)載性能，且不需要用戶維護(hù)，就能總是維持資料新鮮度。BigQuery提供了可定期緩存查詢結(jié)果的預(yù)訓(xùn)練查看資料，不只加快查詢性能，并且加速即時資料取用。